基于频率优化组合的KBR系统时标误差校正

时标误差是K波段精密测距仪(KBR)的一个重要测距误差源,现有的时标误差校正方法依赖于对星间时标偏差的精确测量。针对目前我国星间时标偏差测量精度不能满足校正需求的问题,提出了基于双频优化组合的时标误差校正方法,推导了优化频率之间应该满足的定量关系。研究了双频优化组合的实现,指出原有的KBR系统无法实现频率优化,在此基础上设计实现了一种改进频率流程的KBR系统,并对新的时标误差校正方法进行了实验验证。实验结果表明,基于双频优化组合的时标误差校正方法和改进的KBR系统有效降低了对星间时标偏差测量精度的要求。     

基于图像对比度最优的频率步进ISAR成像方法

在频率步进高分辨ISAR成像中,目标的径向运动会带来距离多普勒耦合,从而对ISAR图像有较大的影响。提出了一种基于图像对比度最优的运动参数估计方法。该法分析了径向速度和径向加速度对多普勒像对比度函数的影响。通过构造相位补偿因子,在多普勒像中基于多普勒像对比度最优估计径向加速度。在径向加速度补偿后,在距离像中基于距离像对比度最优估计径向速度。进行运动补偿,利用RD算法实现了目标的高分辨ISAR成像。该方法具有运动参数估计精度高和计算量小的优点。仿真结果验证了方法的有效性。     

视觉目标跟踪现状与发展

视觉目标跟踪系统在军事和民用领域都有重大的应用需求,如武器制导、视觉导航、安防监控等。视觉目标跟踪系统的目的是在视频序列的每一帧中准确地定位目标位置,还原目标完整的运动路径,为高层应用提供决策依据。根据任务需求不同,目标跟踪系统可以分为单目标跟踪和多目标跟踪。在算法层面分别介绍了视觉单目标跟踪和多目标跟踪的发展现状,并对相关算法的优点和不足做了简要分析。结合当前研究现状,简要地梳理了目标跟踪算法的发展趋势。研究表明,视觉目标跟踪是一个非常开放的研究领域,相关的理论和方法层出不穷,不同算法的侧重点也不尽相同,研究经典的目标跟踪算法有助于把握视觉目标跟踪中潜在的问题,为设计目标跟踪系统提供依据。     

利用实时小波降噪的抗电离层闪烁载波跟踪

电离层闪烁影响下的导航信号载波跟踪呈现非平稳、非线性和非高斯特性,这使得传统基于鉴别器和Kalman滤波的载波跟踪改进算法并不能有效减弱电离层闪烁的影响。提出了基于实时小波降噪的抗电离层闪烁载波跟踪算法,其能够更好地刻画闪烁信号的非平稳特性。通过对跟踪环路同相与正交支路的积分结果进行小波降噪,有效滤除了电离层闪烁引入的非高斯噪声,减弱了闪烁对环路鉴别器的不良影响,提高了跟踪环路的精度与稳健性。实验验证了相关分析和小波降噪跟踪算法的有效性。     

信道带宽对码相关参考波形算法码跟踪精度的影响

相关文献对码相关参考波形算法码跟踪精度的研究,主要是针对无限信道带宽条件下,仿真分析闸宽参数对码跟踪精度的影响,并未分析信道带宽影响。因此,推导了码相关参考波形算法码跟踪精度表达式,分析信道带宽对码相关参考波形算法跟踪精度的影响并进行仿真验证。结论表明,在无限带宽下,减小闸波宽度可提高码跟踪精度,但是在带限条件下,闸波宽度存在最优值。该结论可用于指导卫星导航接收机的码相关参考波形算法设计。     

OFDM系统非数据辅助采样频率偏差估计的Cramér Rao界

研究了OFDM系统中非数据辅助采样频率偏差估计性能的衡量问题,推导了其Cramér Rao界(CRB).根据中心极限定理,对接收信号中的子载波间干扰进行近似,推导了在未知调制信息时接收信号的概率密度;根据CRB的定义,对非数据辅助采样频率偏差估计的CRB进行了推导;通过蒙特卡罗积分的方法得到了在不同OFDM基带调制方式...     

微波脉冲对导航接收机跟踪环路载噪比的影响

为了明确微波脉冲对导航接收机的最佳干扰参数,通过对微波脉冲干扰下导航接收机跟踪环路相关处理的理论分析,根据微波脉冲谱线、扩频码谱线以及相干积分时间三者之间的关系,提出一种微波脉冲干扰分类方法,推导了不同参数微波脉冲干扰下相关输出功率和载噪比,并进行了试验验证。理论分析与试验结果表明,当微波脉冲宽度大于等于扩频码周期且小于相干积分时间时,进入相干积分器带宽内的多条微波脉冲谱线干扰某一条扩频码谱线,该微波脉冲参数对导航接收机的干扰效果最佳,且优于连续波干扰;随着干扰谱线数量增多,跟踪环路相关输出功率值增加,载噪比减小,干扰效果增强。     

基于活动轮廓的机器人视觉伺服控制

提出了基于活动轮廓的视觉伺服控制方法。将活动轮廓和光流模型相结合用于运动物体图像的实时跟踪 ,以抽取物体图像的边缘信息 ,并以此信息控制摄像机的运动 ,达到机器人定位、跟踪等目的。该方法跟踪精度高 ,鲁棒性好 ,且满足实时跟踪的要求。实验结果表明了该方法的正确性和有效性。     

基于对比度最优的VCO调频非线性误差估计与校正方法

针对VCO调频非线性误差的准确估计与校正问题,提出一种以一维距离像对比度最优为准则的自适应估计与校正方法。本方法建立引入温度变量的VCO频率特性模型,并据此估计出某一温度值对应的调频非线性误差,在对中频回波进行误差补偿和一维脉压后,以一维距离像的对比度最优作为迭代收敛准则,实现调频非线性误差的最优估计与校正。仿真和实测数据结果表明,该方法充分考虑了温度因素对VCO输出频率的影响,能够在不增加硬件复杂度的前提下,通过算法实现对调频非线性误差的估计、跟踪与补偿。与传统基于硬件电路进行估计或校正的方法相比,新方法无需由硬件组成闭环估计通道,且具有实时性强、运算量小、补偿精度高的优点,对于克服实际工程应用中VCO器件的参数漂移问题具有重要指导意义。     

基于极坐标的稳定UKF单站无源目标跟踪算法研究

单站无源目标跟踪系统中存在着可观测性弱、初始误差大的问题,目标跟踪算法的稳定性和快速收敛性显得尤为重要.结合利用空频域信息的单站无源目标跟踪系统的特点,提出了一种稳定的改进UKF算法,采用一组新的状态变量替代了原有状态变量,选取径向速度作为系统状态量,并将其初始估计误差控制在一定范围内,明显改善了目标跟踪算法的稳定性和收敛性.增加二次采样过程,取代了传统UKF算法的状态变量扩展,降低了算法的计算量,实现更容易.与现有的单站元源目标跟踪算法(如EKF、UKF)相比,算法具有稳定性好、收敛速度快、跟踪误差小的特点,是一种稳定的单站无源目标跟踪算法.数值仿真结果表明了算法的正确性和有效性.